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Enregistrement W4407914569 · doi:10.12957/tamoios.2025.73697

EVALUATION OF ALTIMETRIC ACCURACY OF DIGITAL SURFACE MODELS IN THE URBAN AREA OF CAMPO GRANDE/BRAZIL

2025· article· pt· W4407914569 sur OpenAlexaff
Maurício de Souza, Ana Paula Marques Ramos, Lucas Oliveira, Wesley Nunes Gonçalves, Jonathan Li, Veraldo Liesenberg, José Marcato

Notice bibliographique

RevueRevista Tamoios · 2025
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Image Processing and Photogrammetry
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésGeographySurface (topology)CartographyRemote sensingField (mathematics)Digital surfaceGeodesyGeologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Os Modelos Digitais de Superfície são utilizados em diversas aplicações, sendo essenciais para modelagem hidrológica. Descrevemos a precisão altimétrica de diferentes MDSs na área urbana de Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil. Como conjunto de dados de referência, usamos dois conjuntos de dados distintos com coordenadas GNSS 3D. Os modelos testados foram Tandem-X, ALOS AW3D30, SRTMc, TOPODATA, SRTM v.3 e Aster GDEM v.2. Estimamos as discrepâncias verticais em relação ao conjunto de dados de referência, usando as seguintes métricas: discrepância vertical mínima e máxima e média; DP; RMSE; e o padrão brasileiro de precisão cartográfica para produtos cartográficos digitais (PEC-PCD). O ALOS AW3D30 apresentou os melhores resultados em termos de RMSE (1,77 m), seguido pelo Tandem-X (RMSE de 2,80 m). Os demais MDSs apresentaram RMSE variando de 3,6 a 7,5 m. O ALOS AW3D30 e o Tandem-X mostraram compatibilidade com a escala 1:50.000, enquanto os demais modelos com a escala 1:100.000, conforme PEC-PCD classe A. Demonstramos que tanto o ALOS AW3D30 quanto o Tandem-X podem ser utilizados para realizar projetos relacionados à modelagem hidrológica em escalas menores ou iguais a 1:50.000. Já os demais MDSs devem ser adotados em projetos que envolvam escala menor ou igual a 1:100.000.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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